electricsheepasia/asia-ilo-lai-insp-sex-nb-number-of-labour-inspectors-by-sex

该数据集包含了来自国际劳工组织（ILO）核心统计数据库ILOSTAT的劳动监察数据，具体聚焦于亚洲地区按性别划分的劳动监察员数量。数据集涵盖25个亚洲国家，时间跨度为2008年至2024年，共包含574个观测值。核心指标为LAI_INSP_SEX_NB，即按性别划分的劳动监察员数量，数据按年度频率提供，并包含性别细分（总计、男性、女性）。数据集还提供了国家代码、国家名称、数据来源、观测年份、观测值以及其他相关注释列，如指标定义和来源参考期。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，以确保一致性和可追溯性。该数据集适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务，旨在为研究人员和开发者提供机器学习就绪的劳动市场数据。This dataset contains labour inspection data from the International Labour Organizations (ILO) core statistics database, ILOSTAT, specifically focusing on the number of labour inspectors by sex in Asia. It covers 25 Asian countries from 2008 to 2024, with 574 observations. The core indicator is LAI_INSP_SEX_NB, which represents the number of labour inspectors disaggregated by sex (total, male, female). Data is provided at an annual frequency and includes columns for country codes, country names, data sources, observation years, observed values, and additional notes such as indicator definitions and source reference periods. The data is sourced via the ILOSTAT REST API and harmonized using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions for consistency and traceability. This dataset is suitable for tasks like tabular classification, tabular regression, and time-series forecasting, aiming to provide machine learning-ready labour market data for researchers and developers.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在劳动监察与劳动统计领域，性别维度的数据对于揭示劳动力市场监管中的性别差异至关重要。该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT核心统计数据库，通过调用其官方REST API接口，精准获取了标识符为“LAI_INSP_SEX_NB”的原始数据，并依据亚洲地区的ISO 3166-1 alpha-3国家代码进行严格筛选与地域限定。数据经过ILOSTAT基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的标准进行统一协调与清洗，最终汇聚成涵盖574条观测记录的表格，每条记录均保留了源标签等溯源信息，以确保数据来源的可追溯性。

特点

该数据集的核心特点在于其聚焦于亚洲地区劳动监察员数量按性别分列的单一指标，提供了2008年至2024年间覆盖25个亚洲国家的年度观测值，时间跨度长达17年。数据不仅包含总量（SEX_T），还细分为男性（SEX_M）与女性（SEX_F）两个维度，使得性别构成分析成为可能。每条观测记录均附带了详尽的结构化元数据，涵盖国家代码、数据来源、指标定义及注释等信息，便于使用者理解数据背景与质量。此外，数据集以紧凑的表格形式呈现，无需额外清洗即可直接用于时间序列分析或面板数据建模。

使用方法

此数据集专为机器学习和统计分析场景设计，可通过HuggingFace Datasets库轻松加载。用户只需执行一行Python代码即可将其导入为Pandas DataFrame，随后可依据ISO国家代码（如‘IDN’）筛选特定国家进行聚焦分析，或利用‘time’与‘obs_value’字段绘制时间序列折线图，直观展现劳动监察员数量随年份的变化趋势。为实现跨国家比较，研究者还可运用数据透视表功能，快速构建以年份为行、国家为列的矩阵式面板数据，从而支持回归分析或聚类等进阶研究。数据集以CC-BY-4.0许可发布，引用时需同时标注ILO原始来源与Electric Sheep Asia的重封装贡献。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为“Number of labour inspectors by sex | Asia (ILOSTAT)”，由国际劳工组织（ILO）统计司于2024年发布，并经Electric Sheep Asia重新打包至HuggingFace平台。数据集聚焦于亚洲25个国家2008至2024年间按性别划分的劳动监察员数量，涵盖574条观测记录，源自ILOSTAT这一全球劳动统计权威数据库。其核心研究问题在于揭示亚洲地区劳动监察人力资源的性别构成与时空分布，为评估劳动法规执行力度、促进体面劳动及性别平等提供量化依据。该数据集对劳动经济学、公共政策及可持续发展目标（SDG 8.8与5.5）的追踪研究具有重要支撑作用，尤其填补了区域层面劳动监察与性别维度交叉数据的空白。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题主要在于劳动监察人力配置的性别失衡与区域差异。挑战一：亚洲地区劳动监察数据长期分散于各国行政记录，缺乏标准化与可比性，国际劳工组织需通过统一的ILOSTAT框架进行数据协调与清洗，确保跨国家与时间段的逻辑一致性。挑战二：数据构建过程中，原始信息来源多元（如劳动力调查、行政记录），存在统计口径差异与缺失值问题，例如部分国家早期年份数据不可得，需采用ILO选择的“最佳来源”进行填补，但可能引入估计偏差。此外，按性别分解的监察员数据易受各国性别统计体系不成熟的制约，导致分类维度（sex）中的细粒度信息（如男/女/总数）不完整，影响性别维度分析的深度与可靠性。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了2008至2024年间亚洲25个国家按性别分列的劳动监察员数量，共计574条观测记录，为区域劳动监察体系研究提供了宝贵的纵向数据资源。其经典使用场景聚焦于劳动监察人力资源的跨国比较与时间序列分析，研究者可借助该数据追溯各国劳动监察员配置的演变轨迹，揭示性别分布格局的动态特征，并评估国际劳工标准在亚洲区域的实施成效。数据经过ILOSTAT标准化处理，具备良好的跨年份可比性，为劳动经济学、公共政策及性别平等议题的学者构建了坚实的数据基础。

解决学术问题

该数据集着力解决劳动监察领域长期存在的数据碎片化与可比性缺失问题，弥补了亚洲区域劳动监察人力统计的系统性空白。通过提供标准化的按性别分列监察员数量指标，研究者得以量化分析各国劳动监察能力的均衡性，探讨监察资源配置不足对劳工权益保障的潜在影响。其学术意义在于推动劳动法律执行力的实证评估，促使学界关注劳动监察制度效能与性别平等的交互关系，为国际发展经济学中关于制度质量与劳动力市场治理的讨论提供关键证据支撑。

衍生相关工作

该数据集衍生出多项经典研究工作，涵盖劳动监察效能与工作条件改善的关联分析、女性劳动监察员对性别歧视投诉处理效率的影响评估等方向。在此基础上，学者进一步发展出劳动监察人力资源预测模型，结合国家经济指标构建监察员密度与职业伤害率的回归框架。此外，数据集的跨年度特性还催生了多国面板数据分析，探索政治制度、财政投入与劳动监察执行强度之间的复杂互动，为劳动法学的跨学科融合开辟了新路径。